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Snap Gene | 分子生物学软件培训
 
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      增加互动环节, 保障培训效果,坚持小班授课,每个班级的人数限3到5人,超过限定人数,安排到下一期进行学习。
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上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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     ◆资深工程师授课
        
        ☆注重质量 ☆边讲边练

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   质量以及保障

      ☆ 1、如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
      ☆ 2、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持,以便保证培训后的继续消化;
      ☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
      ☆4、合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升您的职业资质。

课程大纲
 
  • Systat PeakFit是一款功能强大的数据峰值拟合软件,通过该软件,用户可以快速的将数据导入软件进行分析,为用户拟合出各项数据的峰值,该软件支持大多数数据文件格式导入您可以利用软件中的数据扫面功能将该分析数据运用在软件中,当您创建一个新的峰值时,可以将计算的数据重新导入分析项目,无需完成重建该数据的峰值,新版中PeakFit可以自动和准确地放置正和负幅度峰值的混合,用户不需要在进行分类设置了,非常方便。
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  • 软件功能
  •   1、PeakFit的参数约束
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  •   “适应首选项”选项包含内置参数约束,这些约束基于与峰的初始位置定义的值的百分比变化。这些约束的默认值非常严格,适合提供具有大量明确定义的峰的光谱或色谱数据。如果在拟合期间在“约束”字段中看到重复的非零值,则可能需要打开这些约束或谨慎地禁用它们。
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  •   2.背景配件
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  •   要在后台执行峰拟合,只需将“数值拟合”或“图形拟合”窗口进行小化。由于PeakFit使用单独的和较低优先级的适配线程,所以前台性能不应该受到任何影响。
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  •   3.直接删除峰
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  •   在“自动修正峰”选项中,现在可以直接通过双击其主锚点直接删除峰。也可以使用删除峰的文档中描述的步骤,右键单击峰的主锚点,然后在弹出对话框中左键单击“删除峰”按钮。
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  •   4.正振幅峰值和负振幅峰值的混合
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  •   PeakFit现在可以自动和准确地放置正和负幅度峰值的混合。此功能存在于AutoFit Peaks I Residuals选项中。只需选中允许负值。当允许负幅度峰值时,禁用自动添加正残余峰值的选项。仍然可以通过在期望峰的中心位置附近的残差图中点击来添加单个残差峰。您可能需要预先减去基线或使用线性渐进基线选项,因为常数零二阶导数程序在存在负振幅峰值时失败。
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  •   5.部分重新扫描
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  •   当您在自动调整峰值选项之一中创建自定义峰值展示位置时,可以更改控制面板设置,而无需完全重建峰值。检测到自定义调整时,将显示完全扫描或部分扫描的选项。完整扫描将清除所有自定义调整。部分扫描将使用当前峰值计数和位置作为新的峰值放置的基础。除了当前默认峰类型之外的峰在部分扫描中完全保留。
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  •   6.从AIA文件导入过程数据
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  •   AIA包含有效保留时间的过程数据的色谱文件可以在任何自动修正峰选项中导入。 “读取扫描设置和参数估计”选项还提供AIA CDF文件类型。只需选择包含要导入的峰分析结果的AIA文件(PeakFit将仅使用峰计数和保留时间值)。包含过程数据的文件不需要与数据拟合相同,但保留时间必须在要拟合的数据的范围内,以便作为峰放置。当更改导致重新扫描的选项时,必须选择部分扫描,以保留导入的峰值计数和位置。如果选中“变化宽度”或“变化形状”,则这些保留时间将通过PeakFit进一步细化。
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  •   7.从ASCII文件导入峰值位置
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  •   您还可以创建一个ASCII文件,其中包含您希望PeakFit放置峰的峰位置。这在所有三个AutoFit Peaks选项中可用。 “读取扫描设置和参数估计”选项还提供了用于导入峰值位置的外部列表的ASCII TXT文件类型。使用任何ASCII文本编辑器创建文件,或者您可能希望从自定义程序生成文件。简单列出峰值位置每行一个。这些位置必须在拟合数据的范围内。每当发生重新扫描时,必须选择部分扫描,以保留导入的峰值计数和位置。如果选中了变化宽度或变化形状,这些峰值位置值将通过PeakFit进行细化。
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  •   8.具有二次模型的非参数数字滤波器
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  •   当您使用带有二次模型的PeakFit非参数数字滤波器时,建议使用至少5个点的数据窗口。对于噪声数据,当使用4点的小数据窗口时可能出现不稳定性。
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  •   9.鼠标放大复位
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  •   在PeakFit图形中单击鼠标右键,远离数据点或峰锚点,现在将仅导致当前放大的清除。默认缩放的完全重置不再发生。
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  •   10.数值摘要中的分析领域
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  •   分析区域是具有闭合形式解的区域。 PeakFit对其大多数峰函数具有闭合形式的分析面积公式,这些公式在数值摘要的“测量值”部分中报告。例外是高斯 - 洛伦兹交叉积函数,Pearson IV函数,对称双累积,非对称双S型和非对称双累积。对于这些函数,对于所有峰,分析区域的“数值摘要”报告“未知”,并且省略分析面积百分比。对于这些功能,您将需要依靠数字集成的领域。除非峰具有超出数据的X范围的非常宽的尾部,否则分析和数字积分区域将基本上相等。
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  •   11.将数字摘要添加到打印输出
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  •   当在固定和自定义纵向模式下打印图形时,此选项可用。数字摘要直接打印在图表下方。对于8个或更少的峰,报告两个拟合参数和缩写的测量值。对于超过8个峰,仅打印测量值。字体缩放自动适合指定区域。此选项仅在PeakFit的审阅中可用。
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  •   12.打印输出中的线宽
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  •   将图形打印到高分辨率输出设备时,用于绘制峰的单宽度线可能显得太浅。这些线可以通过增加线宽来变暗。由于该宽度无法在有限的屏幕分辨率内有效表示,因此打印预览不会反映此线宽设置。
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  •   13.拟合高斯和洛伦兹导数
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  •   您现在可以数字地放置高斯或洛伦兹峰的一阶或二阶导数。这些功能只能使用正确的鼠标弹出窗口选择。这些列为D1(高斯放大器),D2(高斯放大器),D1(Lor Amp)和D2(Lor Amp)。函数必须严格地由基础高斯或洛伦兹的参数的数值设置。自动放置和图形调整不可用。
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  •   作为拟合导数的替代,您可能希望考虑使用PeakFit的累积面积选项的值,以首先集成数据,然后使用PeakFit的自动化直接拟合峰。由于导数中的噪声通常在综合基线中产生不寻常的趋势,因此在拟合之前,您可能希望在AutoFit基线选项中使用PeakFit的非参数过程。通过仅激活被判断为表示真实基线的那些点,非参数模型可以有效地拟合和去除这种类型的基线。数值摘要的测量值部分将报告基于底层峰值而不是导数的分析区域。注意,大多数测量值仅对峰型数据有效,并且在拟合导数时没有意义。
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  • 软件特色
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  •   卷积
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  •   当不同的过程根据两个不同的和独立的扩散函数加宽峰时,所得到的峰被认为包括两种不同功能形式的卷积。卷积的数学形式由积分组成:
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  •   例如,许多光谱峰由榷状态洛仑兹展宽和独立的高斯仪器展宽形成。高斯和洛伦兹的卷积是Voigt函数,该模型比包括卷积的各个分量复杂得多。
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  •   卷积模型
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  •   两个不同峰值函数的大多数卷积对于卷积积分缺少闭合形式解。 PeakFit的内置峰值函数集包含三种具有分析形式的不同卷积模型,光谱函数集内的Voigt,以及色谱函数中的EMG和GMG。
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  •   卷积模型的独特之处在于拟合函数的参数直接描述了卷积中的分量。这是在峰值拟合内实际发生的唯一的反卷积形式。这是一个最有吸引力的方法,因为它准确地解决卷积积中的两个分量,而不会引入噪声,并且可以重叠和隐藏峰值。
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  •   解卷积
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  •   解卷积本质上是卷积的撤销或逆转。它通常在傅里叶域中用离散数据完成,并且通常去除仪器响应函数。反卷积的FFT形式涉及必须使用一些有效形式的频域过滤来处理的噪声的主要引入。
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  •   仪器响应函数
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  •   当不完全的测量仪器有助于峰值展宽时,描述该效应的函数被称为仪器响应函数。大多数去卷积的目的是去除器械拖尾,以便产生没有仪器失真的信号信号。
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  •   解卷积光谱或高斯仪器响应函数
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  •   大多数光谱仪器响应函数在形式上倾向于是高斯的。因此,大多数光谱峰将由它们的榷状态洛伦兹形式和该高斯拖尾的卷积组成。独立的高斯和洛伦兹展宽可以通过拟合Voigt模型来解决。您还可以通过使用高斯响应函数对傅里叶域中的数据进行第一反卷积来去除高斯拖尾。
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  •  “准备菜单”中的Deconvolve Gaussian IRF选项提供了一个自动化的FFT高斯反卷积程序,可用于在拟合之前删除仪器效应。
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  • 运行PeaKFit的最低要求:
  • 硬件:
  • 486处理器或更高
  • 需要16 MB RAM(建议32MB或更多)
  • 10MB硬盘空间
  • 软件:
  • Windows 10,8.x,7,Windows Vista,95,98,NT和XP(32位)
 
 
  备案号:备案号:沪ICP备08026168号-1 .(2014年7月11)...................
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